Издание: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли: Сборник материалов 4-й научно-практической конференции (Сириус, 20-22 сентября 2023 г.)
Издатель: ООО "ЕАГЕ ГЕОМОДЕЛЬ"
, Место издания: М.
, Год издания: 2023
Страницы: 9-12
Аннотация
Данная работа посвящена применению полносвязных нейронный сетей прямого распространения для расчета коэффициентов отражения прямой волны от кровли трансверсально-изотропного слоя с горизонтальной осью симметрии (HTI). В рамках данного исследования была разработана нейронная сеть, предназначенная для решения прямой задачи, то есть для вычисления коэффициентов отражения на основе 11 параметров нижнего HTI слоя и верхней изотропной среды. В качестве метрики качества работы нейронной сети использовалась комбинация среднеквадратичной ошибки и расстояния Фишера, а функцией активации была выбрана функция ReLu. Нейронная сеть была обучена на 100 000 синтетических моделях. По результатам обучения удалось достичь высокой точности на тестовых данных, где среднеквадратичная ошибка составила порядка 10^-5. В дальнейшем планируется развитие данного подхода, основанного на использовании нейронных сетей, для решения обратной задачи, а именно для определения параметров среды с HTI анизотропией на основе коэффициентов отражения. Это представляет интерес, так как позволяет определить характеристики среды на основе экспериментальных данных о ее отражательных свойствах. Предпочтительным форматом для представления результатов исследования является устный доклад, так как работа включает множество аспектов, требующих активного обсуждения и дискуссии.
